5 предсказаний для ИИ-стартапов в 2017 году

Бизнес на ботах прогорит

В последние годы боты пробудили настоящую манию. В ИТ-сфере под ботами принято понимать программных агентов, которые действуют автономно, целенаправленно и настойчиво, при этом реагируют на окружающую обстановку. Безусловно, предприятия продолжат автоматизировать рабочие процессы, но в других сферах увлечение ботами пойдет на спад.

Проблема ботов в том, что они слишком утилитарны и им не хватает социального интеллекта, чтобы распознавать различные потребности человека. Это намного лучше получается у обычных людей. Именно поэтому ботам сложно удержать пользователей, даже если поначалу они их привлекают.

Большинство диалоговых интерфейсов малоэффективны и работают намного хуже, чем визуальные решения. Конечно, технологии позволяют усовершенствовать работу ботов и голосовых помощников, вот только не совсем понятно, хотят ли люди ими пользоваться.

Глубокое обучение станет продуктом широкого потребления

Как пять лет назад крупные компании скупали стартапы, разрабатывающие мобильные приложения, так сегодня начался бум на скупку стартапов в сфере глубокого обучения. Google, Facebook, Twitter, Uber, Microsoft и Salesforce принялись агрессивно скупать новичков, чтобы заполнить новую брешь. Но скоро ажиотаж утихнет.

Уже сегодня глубокое обучение стало вездесущим явлением, а вузы выпускают все больше экспертов в этом направлении. В ближайший год глубокое обучение станет чем-то будничным, но пока это произойдет только в профессиональной среде. Компании перестанут бездумно скупать стартапы, и интерес начнет затухать.

ИИ постигнет судьба клинтеха

Технологии клинтеха когда-то находились в эпицентре внимания венчурных капиталистов. Но как показала история, успеха добились только комплексные компании с реальными продуктами. Если экологическая инициатива представляет собой фантастический амбициозный проект, то у нее нет шансов. Шансы есть только у тех, кто улавливает потребности клиентов и отвечает им. То же касается и искусственного интеллекта.

Венчурные фонды поддаются этому тренду, и им становится все труднее адекватно оценивать возможности инвестиций. Достаточно прочитать пару постов в блогах и услышать пару питчей — и инвесторы готовы раскошелиться. Это порождает большое число сомнительных ИИ-компаний и псевдоэкспертов.

Большинство проектов в сфере ИИ ждет провал. Немногие компании смогли просуществовать 10 лет или больше. Современные ИИ-стартапы — это молотки, которым нужны гвозди. Венчурные финансисты уже начали понимать, что что-то не так, поэтому стоит ожидать снижения интереса к таким компаниям в ближайшие год-два.

Машинное обучение как сервис умрет. Опять

Модель MLaaS существует уже порядка 10 лет, и все это время она находится на грани провала. Проблема такого подхода заключается вот в чем: эксперты в машинном обучении используют инструменты с открытым кодом и им не нужны продукты корпораций, а новички в принципе не разбираются в предмете и не могут работать даже с API.

Amazon, Google и Microsoft пытаются продавать MLaaS-услуги, но пока без особых успехов. Компаниям проще пользоваться не API, а готовыми приложениями, которые разом решают несколько сложных проблем.

Вертикальные компании

ИИ-продукты низкого уровня быстро становятся товаром широкого потребления, а компании, которые занимаются такими разработками, быстро сметают конкуренты или перекупают более крупные корпорации. Чтобы занять прочные позиции на рынке, нужно решать комплексные задачи и выстраивать вертикальную интеграцию.

Такие предприятия появляются в сфере финансов, здравоохранения, сельского хозяйства, энергетики и транспорта, а также в медико-биологической отрасли, в тяжелой промышленности и в области производства материалов. В 2017-2018 годах у них есть все шансы достичь учетной нормы рентабельности (ARR) в $100 млн и занять ту же позицию, которую занимают Tesla и SolarCity в сфере клинтеха.